Uncovering the mechanisms of clinically-relevant altered antibiotic responses of <i>Staphylococcus aureus</i> under wound infection-mimetic conditions
Notice bibliographique
Résumé
Summary Standard in vitro antimicrobial susceptibility testing (AST) using Mueller-Hinton broth (MHB) does not reflect infection-site conditions, and its results often do not correlate with therapeutic outcomes. Here, we compared the antibiotic susceptibility of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA), a common chronic wound pathogen, in simulated wound fluid (SWF) resembling wound exudate versus MHB, revealing discordant AST results across six of nine tested antibiotic classes. The most significant were 128-fold increased resistance to tetracyclines and 256-fold sensitization to β-lactams in SWF. Tetracycline resistance was mediated by MntC, an extracellular manganese-binding protein, whereas β-lactam sensitization was driven by cell envelope remodelling in SWF. Galleria mellonella wound infection results matched the SWF susceptibility phenotypes, suggesting SWF better predicts in vivo wound infection therapeutic outcomes. These comprehensive phenotypic and mechanistic insights into MRSA antibiotic responses under wound-infection-mimetic conditions with direct in vivo validation identify a potential new antibiotic adjuvant target and may guide improved antibiotic therapy for MRSA wound infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».